Учени от Калифорнийския университет в Ървайн и Масачузетския технологичен институт (MIT), по-рано тази година публикуваха статия на сайта за свободен достъп arXiv.org, в която се разглеждат предположенията за използването на енергия от генеративните модели на изкуствения интелект. Тя постави началото на дебат сред водещи изследователи и експерти в областта на изкуствения интелект през изминалата седмица.
В статията се установява, че при създаването на една страница текст система за ИИ като ChatGPT отделя от 130 до 1500 пъти по-малко еквиваленти на въглероден диоксид (CO2e) в сравнение с човек.
По подобен начин при създаването на изображение система с ИИ като Midjourney или DALL-E 2 на OpenAI отделя от 310 до 2900 пъти по-малко CO2e.
В документа се прави заключението, че използването на ИИ има потенциала да осъществи няколко значими дейности със значително по-ниски емисии от тези на човека.
Продължаващият диалог между изследователите на изкуствения интелект, които реагират на статията от тази седмица, обаче също така подчертава как отчитането на взаимодействията между климата, обществото и технологиите представлява огромно предизвикателство, гарантиращо непрекъснато преразглеждане.
Ефектите върху околната среда трябва да се измерват – от блокчейн до модели на ИИ
В интервю за VentureBeat авторите на статията, професорите от Калифорнийския университет в Ървайн Бил Томлинсън и Дон Патерсън и гостуващият учен от MIT Sloan School of Management Андрю Торънс, предлагат известна представа за това, което са се надявали да измерят.
Първоначално публикуван през март, Томлинсън заяви, че документът е изпратен в научното списание Scientific Reports, където в момента се намира в процес на рецензиране.
Авторите на изследването са анализирали съществуващите данни за въздействието на системите с изкуствен интелект, човешките дейности и производството на текст и изображения върху околната среда.
Тази информация е събрана от проучвания и бази данни, които изследват как ИИ и хората влияят на околната среда.
Например, те са използвали неофициална, онлайн оценка за ChatGPT, основана на трафик от 10 милиона заявки, генериращи приблизително 3.82 метрични тона CO2e на ден, като същевременно са амортизирали отпечатъка от обучението в размер на 552 метрични тона CO2e. Освен това, за допълнително сравнение, те включват данни от LLM с ниско въздействие, наречен BLOOM.
По отношение на човешката страна на нещата те използваха двата примера за годишния въглероден отпечатък на средностатистически лица от САЩ (15 метрични тона) и Индия (1.9 метрични тона). Така сравняват различните ефекти на емисиите на глава от населението за приблизително време, което би било необходимо за написването на страница текст или създаването на изображение.
Изследователите подчертават значението на измерването на въглеродните емисии от различни дейности като изкуствения интелект, за да се информира разработването на политики по въпросите на устойчивото развитие.
Без подобен анализ не можем да вземем разумни политически решения за това как да направляваме или управляваме бъдещето на ИИ. Нуждаем се от някаква обоснована информация, от данни, въз основа на които да направим следващата стъпка.
Патерсън пред VentureBeat в ексклузивно телефонно интервю
Томлинсън също така подчерта личните въпроси, които вдъхновяват тяхната работа, като обясни:
Бих искал да мога да живея в рамките на това, което околната среда на Земята може да поддържа. Може би да използвам ИИ като творческо средство, без да причинявам ужасно много вреда… но ако пък причинява много вреда, ще спра да се занимавам с ИИ.
Патерсън добави известен контекст около предишния си анализ на блокчейн технологията.
Влиянието на алгоритмите за доказване на работа върху околната среда е било доста често в новините. И така, мисля, че е нещо като естествена прогресия да мислим за въздействието върху околната среда и за тези други наистина огромни, обхващащи цялото общество инструменти като големите езикови модели.
На въпроса за променливите, които биха могли да обърнат изненадващия резултат, установен в статията. Томлинсън признава възможността за „ефект на отскока“, при който по-голямата ефективност води до увеличаване на употребата
Той си представя „свят, в който всяка медия, която някога сме гледали или консумирали, е динамично адаптирана към точните ви предпочитания, така че всички герои да приличат малко на вас, музиката да е леко съобразена с вашите вкусове, а всички теми леко да потвърждават предпочитанията ви по различни начини„.
Торанс отбелязва, че „живеем в свят на сложни системи. Неизбежната реалност на сложните системи е непредсказуемостта на резултатите от тези системи“.
Той формулира работата им като разглеждане на „не една, не две, а три различни сложни системи“ – климат, общество и изкуствен интелект.
Откритието им, че ИИ може да намали емисиите, „може да изглежда изненадващо за много хора“.
Въпреки това, в контекста на тези три сблъскващи се сложни системи, е напълно разумно хората да са предположили погрешно какъв може да бъде отговорът.
Продължаващият дебат
Документът привлече повече внимание сред общността на ИИ тази седмица, когато главният учен по ИИ на Meta Platforms Ян Лекун публикува графика от него в своя профил в социалната мрежа X. Използва я с твърдението, че „използването на генеративен ИИ за създаване на текст или изображения емитира от 3 до 4 порядъка по-малко CO2, отколкото ако го правим ръчно или с помощта на компютър“.
Това привлече вниманието и отпора на критиците на методологията на изследването при сравняването на въглеродните емисии от хората с моделите на ИИ.
Не можете просто да вземете оценката на общия въглероден отпечатък на даден човек за целия му живот и след това да я отнесете към неговата професия. Това е първото основно нещо, което няма смисъл. И второто нещо е, че сравняването на човешкия отпечатък с оценката на жизнения цикъл или енергийния отпечатък няма смисъл, защото, искам да кажа, не можете да сравнявате хората с предмети.
Саша Лучиони, изследовател на ИИ и ръководител на отдела за климата в HuggingFace, в разговор с VentureBeat.
Анализът на жизнения цикъл е все още в началото си, а данните от реалния свят остават оскъдни
При количественото определяне на човешките емисии Патерсън признава, че „извършването на какъвто и да е анализ на общите енергийни разходи е трудно, тъй като всичко е взаимосвързано“. Томлинсън се съгласи, че трябва да се поставят граници, но заяви, че „съществува цяла област, наречена оценка на жизнения цикъл, с която се занимаваме повече в статията, която е в процес на рецензиране„.
Лучиони от HuggingFace се съгласява, че тази работа трябва да бъде свършена.
Подходът, който авторите на изследването са използвали, обаче е бил погрешен. Освен глуповатия подход, който директно сравнява хора и модели с изкуствен интелект, Лучиони посочва, че действителните данни, които биха могли точно да определят тези екологични ефекти, остават скрити и патентовани. Тя също така отбеляза, може би донякъде иронично, че изследователите са използвали нейната работа, за да оценят въглеродните емисии на езиковия модел BLOOM.
Без достъп до ключови подробности за използването на хардуера, потреблението на енергия и енергийните източници, оценките на въглеродния отпечатък са невъзможни.
Ако липсва някое от тези три числа, това не е оценка на въглеродния отпечатък.
Най-големият проблем е липсата на прозрачност от страна на технологичните компании.
Ние не разполагаме с такава информация за GPT. Не знаем колко голям е той. Не знаем къде работи. Не знаем колко енергия използва. Не знаем нищо от това.
Без отворен обмен на данни въглеродното въздействие на изкуствения интелект ще остане несигурно.
Изследователите подчертават, че към тези сложни въпроси трябва да се прилага прозрачен, научно обоснован подход, вместо да се правят необосновани твърдения. Според Торанс „науката е съгласуван подход за задаване и отговаряне на въпроси, който идва с прозрачен набор от правила… приветстваме другите да проверят нашите резултати с науката или с всеки друг подход, който предпочитат.“
Всичко важно от света на технологиите, директно в пощата ти.
С абонирането приемате нашите Условия и Политика за поверителност. Може да се отпишете с един клик по всяко време.
Коментирайте статията в нашите Форуми. За да научите първи най-важното, харесайте страницата ни във Facebook, и ни последвайте в Google Новини, TikTok, Telegram и Viber или изтеглете приложението на Kaldata.com за Android, iPhone, Huawei, Google Chrome, Microsoft Edge и Opera!
